Modulär Design och produktion av en Intelligent Robot baserad på en strategi för slutna
Summary
Vi presenterar ett protokoll på modulär design och produktion av intelligenta robotar att hjälpa vetenskapliga och tekniska arbetstagare designa intelligenta robotar med särskilda uppgifter utifrån personliga behov och individualiserad design.
Abstract
Intelligenta robotar är en del av en ny generation av robotar som klarar känna av den omgivande miljön, planera sina egna handlingar och så småningom nå sina mål. Under de senaste åren ökat förlitan på robotar inom både industri och vardagsliv. I protokollet föreslås i denna uppsats beskrivs design och produktion av en hantering robot med en intelligent sökning algoritm och en autonom identifiering funktion.
Först, olika arbets-moduler monteras mekaniskt för att slutföra byggandet av arbetsplattformen och installation av robotic manipulatorn. Sedan vi utforma ett slutna styrsystem och en fyra kvadranter motorstyrning strategi, med hjälp av felsökning av programvara, samt inställd styrväxeln identitet (ID), överföringshastighet och andra arbetande parametrar för att säkerställa att roboten uppnår den önska dynamiskt prestanda och låg energiförbrukning. Nästa, vi felsöka sensorn för att uppnå flera sensor fusion för att exakt få miljöinformation. Slutligen, vi genomföra den relevanta algoritm, som kan erkänna framgången av robotens funktion för en given tillämpning.
Fördelen med denna metod är dess tillförlitlighet och flexibilitet, som användarna kan utveckla en mängd maskinvara byggande program och utnyttja omfattande debugger för att implementera en strategi för intelligenta. Detta tillåter användare att ställa in personliga krav utifrån deras behov med hög effektivitet och tålighet.
Introduction
Robotar är komplexa, intelligenta maskiner som kombinerar kunskaper i flera discipliner, inklusive mekanik, elektronik, kontroll, datorer, sensorer och artificiell intelligens 1,2. Robotar alltmer, hjälpa eller ens ersätta människor på arbetsplatsen, särskilt i industriell produktion, på grund av de fördelar som robotar besitter i utför repetitiva eller farliga uppgifter. Utformningen av protokollet intelligent robot i den aktuella studien bygger på en sluten slinga kontrollstrategi, specifikt sökvägen planering bygger på en genetisk algoritm. Dessutom har de funktionella modulerna varit strikt uppdelat3,4, vilket kan ge en stabil grund för framtida optimering arbete, så att robotarna har en stark kapacitet för uppgraderingar.
Modulära genomförandet av robotic plattformen bygger främst på följande metoder: flerdimensionella kombination kontrollstrategi i motorisk kontroll modul5,6, och intelligent prospektering baserat på en genetisk algoritm i modulen optimering algoritm.
Vi använder dubbla slutna kontroll av DC-motor och fyra kvadranter motordrift i modulen motorstyrning. Dubbelrum slutna varvtalsreglering innebär att produktionen av hastighetsregulatorn serverar som ingång för det nuvarande regulator, gör det möjligt att styra ström och vridmoment på motorn. Fördelen med detta system är att vridmomentet av motorn kan kontrolleras i realtid baserat på skillnaden mellan den angivna och faktiska hastighet. När skillnaden mellan angivna och faktiska hastigheter är relativt stor, motor vridmomentet ökar och hastighet förändringarna snabbare att köra motor hastigheten mot det givna värdet så snabbt som möjligt, vilket gör för snabb hastighet förordning7, 8 , 9. omvänt, när hastigheten ligger relativt nära det givna värdet, kan det minska automatiskt vridmomentet av motorn för att undvika överdriven hastighet, vilket gör att hastigheten uppnå det givna värdet relativt snabbt med inga felmeddelande6, 10. sedan motsvarande tiden konstant av den elektriska aktuella loopen är relativt liten, de fyra kvadranter motor11,12 kan reagera snabbare på dämpa effekten av störningar när systemet är föremål för yttre störningar. Detta gör det möjligt att förbättra stabiliteten och anti-jamming förmåga av systemet.
Vi väljer en genetisk intelligent optimering algoritm med högsta effektivitet baserat på resultaten av en simulering kör i MATLAB. En genetisk algoritm är en stokastisk parallella sökalgoritm utifrån teorin om naturligt urval i genetik. Det utgör en effektiv metod för att hitta den globala optimala lösningen i avsaknad av några inledande information. Det hälsningar angiven lösning av problemet som en befolkning, vilket ökar kvaliteten på lösningen via kontinuerlig markering, crossover, mutation och andra genetiska verksamhet. När det gäller väg planering av intelligenta robotar, uppstår svårighet till följd av otillräcklig inledande information, komplicerade miljöer och olinjäritet. Genetiska algoritmer är bättre på att lösa problemet med banplanering eftersom de besitter global optimering förmåga, stark anpassningsförmåga och robusthet i lösa Olinjära problem; Det finns inga särskilda restriktioner på problemet; beräkningen är enkel; och det finns inga särskilda krav för Sök utrymme 13,14.
Protocol
Representative Results
Discussion
I detta papper utformade vi en typ av intelligent robot som kan byggas självständigt. Vi genomfört de föreslagna intelligent sökalgoritm och autonoma erkännande genom att integrera flera programvaror med hårdvara. I protokollet, introducerade vi grundläggande metoder för konfigurering av maskinvaran och felsökning intelligenta roboten, som kan hjälpa användare att utforma en lämplig mekanisk struktur av sin egen robot. Under verklig drift är det dock nödvändigt att uppmärksamma stabilitet struktur, dess …
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Författarna vill uttrycka sin tacksamhet till Mr Yaojie He för hans hjälp i utförandet av de experiment som redovisas i denna uppsats. Detta arbete stöds delvis av den nationella naturvetenskap Foundation i Kina (nr. 61673117).
Materials
| structural parts | UPTECMONYH HAR | L1-1 | |
| structural parts | UPTECMONYH HAR | L2-1 | |
| structural parts | UPTECMONYH HAR | L3-1 | |
| structural parts | UPTECMONYH HAR | L4-1 | |
| structural parts | UPTECMONYH HAR | L5-1 | |
| structural parts | UPTECMONYH HAR | L5-2 | |
| structural parts | UPTECMONYH HAR | U3A | |
| structural parts | UPTECMONYH HAR | U3B | |
| structural parts | UPTECMONYH HAR | U3C | |
| structural parts | UPTECMONYH HAR | U3F | |
| structural parts | UPTECMONYH HAR | U3G | |
| structural parts | UPTECMONYH HAR | U3H | |
| structural parts | UPTECMONYH HAR | U3J | |
| structural parts | UPTECMONYH HAR | I3 | |
| structural parts | UPTECMONYH HAR | I5 | |
| structural parts | UPTECMONYH HAR | I7 | |
| structural parts | UPTECMONYH HAR | CGJ | |
| link component | UPTECMONYH HAR | LM1 | |
| link component | UPTECMONYH HAR | LM2 | |
| link component | UPTECMONYH HAR | LM3 | |
| link component | UPTECMONYH HAR | LM4 | |
| link component | UPTECMONYH HAR | LX1 | |
| link component | UPTECMONYH HAR | LX2 | |
| link component | UPTECMONYH HAR | LX3 | |
| link component | UPTECMONYH HAR | LX4 | |
| Steering gear structure component | UPTECMONYH HAR | KD | |
| Steering gear structure component | UPTECMONYH HAR | DP | |
| Infrared sensor | UPTECMONYH HAR | E18-B0 | Digital sensor |
| Infrared Range Finder | SHARP | GP2D12 | |
| Gray level sensor | SHARP | GP2Y0A02YK0F | |
| proMOTION CDS | SHARP | CDS 5516 | The robot steering gear |
| motor drive module | Risym | HG7881 | |
| solder wire | ELECALL | 63A | |
| terminal | Bright wire | 5264 | |
| motor | BX motor | 60JX | |
| camera | Logitech | C270 | |
| Drilling machine | XIN XIANG | 16MM | Please be careful |
| Soldering station | YIHUA | 8786D | Be careful to be burn |
| screwdriver | EXPLOIT | 043003 | |
| Tweezers | R`DEER | RST-12 |
References
- Charalampous, K., Kostavelis, I., Gasteratos, A. Robot navigation in large-scale social maps: An action recognition approach. Expert Syst Appl. 66 (1), 261-273 (2016).
- Huang, Y., &Wang, Q. N. Disturbance rejection of Central Pattern Generator based torque-stiffness-controlled dynamic walking. Neurocomputing. 170 (1), 141-151 (2015).
- Tepljakov, A., Petlenkov, E., Gonzalez, E., Belikov, J. Digital Realization of Retuning Fractional-Order Controllers for an Existing Closed-Loop Control System. J Circuit Syst Comp. 26 (10), 32-38 (2017).
- Siluvaimuthu, C., Chenniyappan, V. A Low-cost Reconfigurable Field-programmable Gate Array Based Three-phase Shunt Active Power Filter for Current Harmonic Elimination and Power Factor Constraints. Electr Pow Compo Sys. 42 (16), 1811-1825 (2014).
- Brogardh, T., et al. Present and future robot control development – An industrial perspective. Annu Rev Control. 31 (1), 69-79 (2007).
- Wang, E., Huang, S. A Novel DoubleClosed Loops Control of the Three-phase Voltage-sourced PWM Rectifier. Proceedings of the CSEE. 32 (15), 24-30 (2012).
- Li, D. H., Chen, Z. X., Zhai, S. Double Closed-Loop Controller Design of Brushless DC Torque Motor Based on RBF Neural Network. , 1351-1356 (2012).
- Tian, H. X., Jiang, P. L., Sun, M. S. Double-Loop DCSpeed Regulation System Design Basd On OCC). , 889-890 (2014).
- Xu, G. Y., Zhang, M. Double Closed-Loop Feedback Controller Design for Micro Indoor Smart Autonomous Robot). , 474-479 (2011).
- Chen, Y. N., Xie, B., Mao, E. R. Electric Tractor Motor Drive Control Based on FPGA. , 271-276 (2016).
- Zhang, J., Zhou, Y. J., Zhao, J. Study on Four-quadrant Operation of Brushless DC Motor Control Method. Proc. International Conference on Mechatronics, Robotics and Automation. (ICMRA 2013). , 1363-1368 (2013).
- Joice, C. S., Paranjothi, S. R., Kumar, V. J. S. Digital Control Strategy for Four Quadrant Operation of Three Phase BLDC Motor With Load Variations. Ieee T Ind Inform. 9 (2), 974-982 (2013).
- Drumheller, Z., et al. Optimal Decision Making Algorithm for Managed Aquifer Recharge and Recovery Operation Using Near Real-Time Data: Benchtop Scale Laboratory Demonstration. Ground Water Monit R. 37 (1), 27-41 (2017).
- Wang, X. S., GAO, Y., Cheng, Y. H., Ma, X. P. Knowledge-guided genetic algorithm for path planning of robot. Control Decis. 24 (7), 1043-1049 (2009).
